Bagaimana untuk mencari peratusan nilai 'nan' dalam dataset?

Mencari peratusan nilai 'nan' (bukan nombor) dalam dataset adalah langkah penting dalam pra -proses dan analisis data. Sebagai pembekal produk berkualiti tinggi yang berkaitan dengan peranti rangkaian, termasukThe Xpon 1Ge 1Ge 1Ge Voip Cavt Wifi44,Xpon onu 1ge 3fe voip wifi4, danXpon onu 4ge wifi5 ac1200, Saya faham pentingnya pengendalian data yang tepat dalam pelbagai bidang. Dalam blog ini, saya akan berkongsi beberapa kaedah praktikal untuk mengira peratusan nilai 'nan' dalam dataset.

Memahami kepentingan nilai 'nan'

Sebelum menyelam ke dalam kaedah pengiraan, penting untuk memahami mengapa nilai 'nan' penting. Dalam analisis data, nilai 'nan' boleh mewakili data yang hilang, kesilapan dalam pengumpulan data, atau nilai yang tidak berkenaan. Mengabaikan nilai -nilai ini boleh membawa kepada hasil statistik yang tidak tepat, model berat sebelah, dan ramalan yang tidak boleh dipercayai. Sebagai contoh, dalam dataset jualan, nilai 'Nan' mungkin menunjukkan angka jualan yang hilang untuk produk tertentu atau tempoh masa. Sekiranya nilai -nilai ini tidak diambil kira, analisis jualan keseluruhan boleh mengelirukan.

Prasyarat

Untuk mengira peratusan nilai 'nan', anda memerlukan dataset dan bahasa pengaturcaraan dengan keupayaan manipulasi data. Python adalah pilihan yang popular kerana perpustakaannya yang luas seperti Pandas dan Numpy. Berikut adalah langkah - oleh - panduan langkah bagaimana untuk melakukan pengiraan ini menggunakan python.

Langkah 1: Import perpustakaan yang diperlukan

Pertama, anda perlu mengimport perpustakaan Pandas dan Numpy. Pandas digunakan untuk manipulasi dan analisis data, manakala Numpy memberikan sokongan untuk tatasusunan besar dan pelbagai dimensi dan matriks.

import panda sebagai import pd numpy sebagai np

Langkah 2: Muatkan dataset

Anggapkan anda mempunyai dataset dalam fail CSV. Anda boleh memuatkannya menggunakanRead_csvberfungsi dalam panda.

data = pd.read_csv ('your_dataset.csv')

Langkah 3: Kirakan jumlah nilai dalam dataset

Untuk mengira peratusan nilai 'nan', anda perlu mengetahui jumlah nilai dalam dataset. Anda boleh menggunakansaizAtribut DataFrame.

total_values = data.size

Langkah 4: Kirakan jumlah nilai 'nan'

Pandas menyediakan cara yang mudah untuk mengira jumlah nilai 'nan' dalam data data. Anda boleh menggunakandia ()kaedah untuk membuat topeng boolean dan kemudian meringkaskan semuaBenarnilai.

nan_values = data.isna () jumlah () jumlah ().

Langkah 5: Kirakan peratusan nilai 'nan'

Sekarang anda mempunyai jumlah nilai dan bilangan nilai 'nan', anda boleh mengira peratusan.

peratusan_nan = (nan_values / total_values) * 100 cetak (f "peratusan nilai 'nan' dalam dataset adalah {peratusan_nan}%")

Mengendalikan struktur data yang berbeza

Kaedah di atas berfungsi dengan baik untuk data tabular dalam data Pandas. Walau bagaimanapun, jika anda bekerja dengan array numpy, prosesnya sedikit berbeza.

import numpy sebagai np # cipta sampel array array numpy = np.array ([1, np.nan, 3, np.nan, 5]) # Kirakan jumlah elemen total_elements = array.size # kirakan bilangan 'nan' unsur -unsur nan_element = np.isnan (array) = (nan_elements / total_elements) * 100 cetak (f "peratusan nilai 'nan' dalam array numpy ialah {peratusan_nan_array}%")

Menggambarkan nilai 'nan'

Visualisasi dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pengedaran nilai 'nan' dalam dataset. Anda boleh menggunakan perpustakaan seperti Matplotlib atau Seaborn untuk membuat heatmaps atau carta bar.

Import Seaborn sebagai SNS import matplotlib.pyplot sebagai PLT # Buat haba nilai 'nan' nilai sns.heatmap (data.isna (), cbar = false) plt.title ('pengedaran nilai nan') plt.show ()

Berurusan dengan peratusan tinggi nilai 'nan'

Jika peratusan nilai 'nan' adalah tinggi, anda perlu memutuskan cara mengendalikannya. Beberapa strategi biasa termasuk:

• Membuang baris atau lajur: Jika baris atau lajur mempunyai sejumlah besar nilai 'nan', anda boleh mempertimbangkan untuk mengeluarkannya. Walau bagaimanapun, pendekatan ini boleh menyebabkan kehilangan maklumat yang berharga.
• Imputasi: Anda boleh mengisi nilai 'nan' dengan nilai yang sesuai seperti min, median, atau mod nilai -nilai bukan 'nan' dalam lajur yang sama.

# Nilai 'Nan' dengan data min.fillna (data.mean (), inplace = true)

Kesimpulan

Mengira peratusan nilai 'nan' dalam dataset adalah langkah penting dalam analisis data. Ia membantu anda memahami kualiti data anda dan memutuskan cara mengendalikan nilai yang hilang. Sebagai pembekal peranti rangkaian sepertiThe Xpon 1Ge 1Ge 1Ge Voip Cavt Wifi44,Xpon onu 1ge 3fe voip wifi4, danXpon onu 4ge wifi5 ac1200, kami memahami pentingnya data yang tepat dalam mengoptimumkan prestasi rangkaian dan membuat keputusan perniagaan yang bermaklumat.

Jika anda berminat dengan produk kami atau mempunyai sebarang soalan mengenai analisis data dalam konteks pengurusan rangkaian, jangan ragu untuk menghubungi kami untuk perolehan dan perbincangan lanjut. Kami di sini untuk memberikan anda penyelesaian terbaik untuk keperluan anda.

Rujukan

• McKinney, W. (2017). Python untuk Analisis Data: Data bergelut dengan pandas, numpy, dan ipython. Media O'Reilly.
• Vanderplas, J. (2016). Buku Panduan Sains Data Python: Alat penting untuk bekerja dengan data. Media O'Reilly.